論文の概要: Tuning arrays with rays: Physics-informed tuning of quantum dot charge
states
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03837v2
- Date: Thu, 28 Sep 2023 20:13:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 19:36:31.333572
- Title: Tuning arrays with rays: Physics-informed tuning of quantum dot charge
states
- Title（参考訳）: 線によるチューニングアレイ:量子ドット電荷状態の物理インフォームドチューニング
- Authors: Joshua Ziegler and Florian Luthi and Mick Ramsey and Felix Borjans and
Guoji Zheng and Justyna P. Zwolak
- Abstract要約: ゲート定義量子ドット(QD)に基づく量子コンピュータはスケールすることが期待される。
量子ビットの数が増加するにつれて、これらのシステムを手動で調整する作業は理にかなっている。
ここでは,グローバルな自動状態とチャージチューニングのための,直感的で信頼性が高く,データ効率のよいツールセットを実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers based on gate-defined quantum dots (QDs) are expected to
scale. However, as the number of qubits increases, the burden of manually
calibrating these systems becomes unreasonable and autonomous tuning must be
used. There has been a range of recent demonstrations of automated tuning of
various QD parameters such as coarse gate ranges, global state topology (e.g.
single QD, double QD), charge, and tunnel coupling with a variety of methods.
Here, we demonstrate an intuitive, reliable, and data-efficient set of tools
for an automated global state and charge tuning in a framework deemed
physics-informed tuning (PIT). The first module of PIT is an action-based
algorithm that combines a machine learning classifier with physics knowledge to
navigate to a target global state. The second module uses a series of
one-dimensional measurements to tune to a target charge state by first emptying
the QDs of charge, followed by calibrating capacitive couplings and navigating
to the target charge state. The success rate for the action-based tuning
consistently surpasses 95 % on both simulated and experimental data suitable
for off-line testing. The success rate for charge setting is comparable when
testing with simulated data, at 95.5(5.4) %, and only slightly worse for
off-line experimental tests, with an average of 89.7(17.4) % (median 97.5 %).
It is noteworthy that the high performance is demonstrated both on data from
samples fabricated in an academic cleanroom as well as on an industrial 300 mm}
process line, further underlining the device agnosticism of PIT. Together,
these tests on a range of simulated and experimental devices demonstrate the
effectiveness and robustness of PIT.
- Abstract（参考訳）: ゲート定義量子ドット(QD)に基づく量子コンピュータはスケールすることが期待される。
しかし、キュービット数が増えるにつれて、手動でシステムを調整するという負担は不合理になり、自律的なチューニングが必要とされる。
近年では、粗いゲート範囲、大域的状態トポロジー(例えば、単一QD、二重QD)、電荷、様々な手法によるトンネル結合など、様々なQDパラメータの自動チューニングのデモが行われている。
ここでは,物理インフォームドチューニング(PIT)とみなすフレームワークにおいて,グローバルな自動状態と電荷チューニングのための直感的で信頼性が高く,データ効率のよいツールセットを示す。
PITの最初のモジュールはアクションベースのアルゴリズムで、機械学習の分類器と物理知識を組み合わせて、ターゲットのグローバル状態にナビゲートする。
第2モジュールは、一連の1次元測定を用いて、まず電荷のQDを空にして目標電荷状態に調整し、続いて容量結合を校正し、目標電荷状態にナビゲートする。
動作ベースチューニングの成功率は、オフラインテストに適したシミュレーションデータと実験データの両方において、一貫して95%を超えている。
チャージ設定の成功率は、シミュレーションデータで95.5(5.4) %、オフライン実験では89.7(17.4) %(中間 97.5 %)と同等である。
注目に値するのは、学術用クリーンルームで作製したサンプルデータと工業用300mm}プロセスラインの両方で高い性能が実証され、さらにピットのデバイス非依存性が強調されることだ。
これらの実験を組み合わせることで、pitの有効性とロバスト性が実証される。
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